يستخدم الذكاء الاصطناعي المظهر البصري لتخمين المسافات للأجهزة الطائرة بدون طيار

تم تطوير عملية تعلم جديدة تعتمد على التدفق البصري بواسطة فريق من الباحثين في جامعة دلفت للتكنولوجيا وجامعة العلوم التطبيقية في ويستفاليا، وتتيح للrobots تقدير المسافات من خلال المظهر البصري للأجسام في مجال الرؤية. يمكن أن يشمل المظهر البصري عوامل مثل الشكل واللون والنسيج.

من خلال استخدام استراتيجية التعلم هذه القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين导航 الطائرات بدون طيار الصغيرة.

نشر المقال الشهر الماضي في Nature Machine Intelligence.

الروبوتات مقابل الحشرات

为了 تمكين الطائرات بدون طيار الصغيرة من امتلاك نفس مستوى الاستقلالية الذي نراه في المركبات ذاتية القيادة الكبيرة، يجب أن تظهر aynı مستوى من الذكاء المطور الموجود في الحشرات الطائرة، ويمكن القيام بذلك من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي الكفءة.

الروبوتات الطائرة الصغيرة المتاحة في السوق لا تحمل الكمية الكافية من المستشعرات وطاقة المعالجة على متنها، وهو أحد أكبر التحديات المحيطة بتكنولوجيا الطائرات بدون طيار.

في العالم الطبيعي، تعتمد الحشرات على “التدفق البصري”، وهو كيفية تحرك الأجسام في مجال رؤية الحشرة. هذا التدفق البصري هو ما يمكّنها من الهبوط على الزهور وتجنب المفترسين. ما هو مفاجئ حول هذا التدفق البصري هو أنه بسيط، على الرغم من استخدامه في مهام معقدة.

غيدو دي كرون هو أستاذ مركبات جوية صغيرة متأثرة بالحشرات و هو المؤلف الأول للمقال.

“بدأت أعمالنا على التحكم في التدفق البصري من الحماس حول الاستراتيجيات البسيطة والأنيقة التي تستخدمها الحشرات الطائرة”، قال. “然而، تطوير أساليب التحكم لتطبيق هذه الاستراتيجيات في الطائرات بدون طيار كان بعيدًا عن السهولة. على سبيل المثال، طائراتنا بدون طيار لم تهبط في الواقع، ولكنها بدأت في التأرجح، وتتحرك باستمرار لأعلى ولأسفل، прямо فوق سطح الهبوط”.

https://www.youtube.com/watch?v=A50Wl311rmU&feature=emb_title

التدفق البصري

هناك两个 قيود رئيسية للتدفق البصري. أولًا، يوفر معلومات مختلطة حول المسافة والسرعة، ولا يوفر معلومات منفصلة حول كل منهما. ثانيًا، التدفق البصري صغير جدًا في الاتجاه الذي تتحرك فيه الطائرة بدون طيار، مما يؤثر على تجنب العوائق. بعبارة أخرى، يواجه الروبوت أكبر صعوبة في الكشف عن الأجسام التي يتحرك تجاهها.

“لقد أدركنا أن كلا مشكلة التدفق البصري سيتلاشيان إذا كان الروبوتات قادرة على تفسير ليس فقط التدفق البصري ولكن أيضًا المظهر البصري للأجسام في بيئتها”، قال غيدو دي كرون. “هذا سوف يسمح للروبوتات برؤية المسافات إلى الأجسام في المشهد بنفس الطريقة التي يمكننا بها تقدير المسافات في صورة ساكنة. السؤال الوحيد كان: كيف يمكن لروبوت أن يتعلم رؤية المسافات مثل ذلك؟”

في النهج الجديد الذي طوّره الباحثون، تعتمد الروبوتات على التذبذبات لتعلم كيفية مظهر الأجسام في بيئتها اعتمادًا على المسافة. على سبيل المثال، يمكن لطائرة بدون طيار أن تتعلم كيفية ناعمة نسيج العشب اعتمادًا على الارتفاع الذي هو فيه أثناء الهبوط.

كريستوف دي فاجتر هو باحث في جامعة دلفت للتكنولوجيا و هو المؤلف المشارك للمقال.

“التعلم لرؤية المسافة بواسطة المظهر البصري أدى إلى هبوط أسرع وأكثر سلاسة مما حققناه من قبل”، قال. “علاوة على ذلك، بالنسبة لتجنب العوائق، كانت الروبوتات قادرة الآن على رؤية العوائق في اتجاه الطيران بوضوح. لم ي cải thiện أداء الكشف عن العوائق فقط، ولكن أيضًا سمح لروبوتاتنا بالتسريع.”

التنمية الجديدة سوف تكون لها عواقب على الطائرات بدون طيار التي لديها موارد محدودة، وهي مفيدة بشكل خاص لتلك التي تعمل في بيئة محصورة.